MATLAB语音识别算法研究：从端点检测到HMM

该资源是一份关于基于MATLAB的语音识别算法研究的本科生毕业设计报告，主要探讨了语音特征参数的提取以及不同语音识别算法的应用。报告中提到了MFCC和DTW等关键技术，并在MATLAB环境下进行了实际的孤立字语音识别实验。 在语音识别领域，预加重滤波器是一个重要的预处理步骤。它常被用于改善语音信号的质量，特别是在数字信号处理中。预加重滤波器的作用是模拟人类听觉系统的特性，通过对语音信号进行高频提升，来减小高频损失，增强语音的清晰度。图2.3中提到的预加重滤波器的系数u值通常取0.93到1之间，这个范围的选择是为了尽可能地接近人耳对声音的感知。 MFCC（梅尔频率倒谱系数）是一种常用的声音特征提取方法，尤其适用于语音识别。它基于人耳对不同频率的敏感度，将频域信号转换为更符合人类听觉感知的梅尔尺度，然后通过倒谱分析提取出关键特征。MFCC通常包括窗口函数应用、预加重、离散傅里叶变换、梅尔滤波器组、对数运算和离散余弦变换等多个步骤。 DTW（动态时间规整）是一种在序列比对中的技术，尤其适用于长度不一致的序列，如语音信号。DTW允许两个序列在时间轴上进行非线性对齐，以最大化它们的相似性。在语音识别中，DTW可以帮助识别不同说话速度或节奏的同一词汇，提高了识别准确性。 VQ（矢量量化）是一种信号压缩技术，常用于语音识别的特征编码。它将高维特征空间中的信号点聚类成几个固定的“码书”向量，然后用最近邻原则将输入信号映射到最接近的码书向量，实现高效的数据表示。 HMM（隐马尔可夫模型）在语音识别中扮演着核心角色。HMM能够建模语音的统计变化，通过学习隐藏状态与观察输出之间的概率关系，有效地处理连续语音识别。HMM模型与MFCC等特征结合，可以构建出复杂的识别系统。 报告中还提到了语音识别的历史发展，从20世纪50年代的模板匹配到80年代的统计模型，再到90年代的神经网络技术，显示了语音识别技术的不断进步。目前，语音识别技术已经接近实用，识别率可以达到90%以上，并广泛应用于各种产品和服务中，如智能助手、智能家居设备等。 这份报告深入探讨了语音识别的关键技术和实际应用，为理解语音识别的工作原理和实现提供了宝贵的信息。